pandas修改csv一列的数据

要使用Pandas修改CSV文件中的一列数据，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，使用Pandas库的read_csv函数读取CSV文件，将数据加载到一个DataFrame对象中。可以使用以下代码实现：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('price.csv', encoding='utf-8')

2. 接下来，使用astype方法将要修改的列的数据类型转换为字符串类型。可以使用以下代码实现：

data['buy_place'] = data['buy_place'].astype(str)

3. 使用apply方法和匿名函数对该列的数据进行处理，根据具体需求进行相应的操作。例如，可以使用split方法将该列的字符串按空格分割，并取出最后一部分。可以使用以下代码实现：

data['buy_place'] = data['buy_place'].apply(lambda x: x.split(' ')[-1])

4. 最后，使用to_csv方法将修改后的DataFrame对象保存回原始CSV文件中。可以使用以下代码实现：

data.to_csv('price.csv', index=False, encoding='utf-8')

通过以上步骤，你可以使用Pandas修改CSV文件中的一列数据。引用<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Pandas修改csv文件某一列的值](https://blog.csdn.net/okm6666/article/details/81003397)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [pandas读取CSV文件时查看修改各列的数据类型格式](https://download.csdn.net/download/weixin_38713412/14010335)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [pandas修改csv文件里的值——踩坑记录](https://blog.csdn.net/weixin_44593822/article/details/131656832)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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